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Codifica di feature binarie

Riassegnare i tipi di dato è una parte importante del preprocessing dei dati. In questo esercizio assegnerai il valore 1 a 'yes' e 0 a 'no' per le feature 'Vmail_Plan' e 'Churn', rispettivamente.

Nel video hai visto due approcci per farlo: uno con pandas e l'altro con scikit-learn. Per compiti semplici come questo, è consigliabile restare su pandas, quindi è quello che useremo qui. Se invece vuoi costruire pipeline di Machine Learning — che va oltre lo scopo di questo corso — puoi esplorare l'uso di LabelEncoder(). Quando fai data science, è importante ricordare che c'è sempre più di un modo per portare a termine un'attività, e devi scegliere quello più efficace per la tua applicazione.

Questo esercizio fa parte del corso

Marketing Analytics: Prevedere il churn dei clienti in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Sostituisci 'no' con 0 e 'yes' con 1 nella colonna 'Vmail_Plan' di telco.
  • Fai lo stesso per la colonna 'Churn'.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Replace 'no' with 0 and 'yes' with 1 in 'Vmail_Plan'
telco['Vmail_Plan'] = telco['____'].____(____)

# Replace 'no' with 0 and 'yes' with 1 in 'Churn'
telco['Churn'] = ____

# Print the results to verify
print(telco['Vmail_Plan'].head())
print(telco['Churn'].head())
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